Maldinoša nodarbinātības shēma: krāpšana darbā pieņemšanā ar MI palīdzību
OpenAI bloķēja kontus, kas, iespējams, izmantoti maldinošā nodarbinātības shēmā ar publiski aprakstītām Ziemeļkorejai piesaistītu IT darbinieku darbības iezīmēm.
Šis gadījuma apraksts sākotnēji tika publicēts OpenAI 2025. gada februāra(atveras jaunā logā) ziņojumā.
Īstenotājs
Mēs bloķējām vairākus kontus, kas, iespējams, tika izmantoti maldinošas nodarbinātības shēmas īstenošanai. Mūsu novērotās darbības atbilst taktikai, metodēm un procedūrām (TTP), ko Microsoft(atveras jaunā logā) un Google(atveras jaunā logā) saistīja ar IT darbinieku shēmu, kas, iespējams, ir saistīta ar Ziemeļkoreju.
Lai gan mēs nevaram noteikt īstenotāju atrašanās vietu vai valstspiederību, mūsu apturētajām darbībām bija iezīmes, par kurām publiski ziņots(atveras jaunā logā) saistībā ar Ziemeļkorejas valsts centieniem novirzīt ienākumus, izmantojot maldinošas darbā pieņemšanas shēmas. Tajās personas krāpnieciski iegūst amatus Rietumu uzņēmumos, lai atbalstītu režīma finanšu tīklu.
Rīcība
Dažādie konti izmantoja mūsu modeļus, lai radītu saturu, kas ar atšķirīgiem maldināšanas paņēmieniem šķietami bija paredzēts katram personāla atlases procesa posmam. Visi šie paņēmieni bija veidoti tā, lai cits citu papildinātu.
Īstenotāji izmantoja virtuālos privātos tīklus (VPN), attālās piekļuves rīkus, piemēram, AnyDesk, un interneta telefonijas (VOIP) tālruņus, kas lielākoties šķietami atradās ASV. Lai gan mums ir ierobežota informācija par to, kā šie īstenotāji izplatīja savu saturu, mēs konstatējām LinkedIn publicētu saturu.
Rezultāti
Vienu no galvenajām šo īstenotāju radītā satura kopām veidoja fiktīvo „darba pretendentu“ personīgie dokumenti, piemēram, CV, tiešsaistes darba profili un motivācijas vēstules. Šie CV un profili bieži tika pielāgoti konkrētam darba sludinājumam, lai palielinātu iespēju radīt labi kvalificēta kandidāta iespaidu. Otru kopu veidoja „atbalsta“ personas, kas tika izmantotas, lai sniegtu atsauksmes par „darba pretendentiem“ un ieteiktu viņus darba iespējām.
Vienlaikus operatori veidoja ierakstus sociālajos tīklos, lai piesaistītu reālus cilvēkus savu shēmu atbalstīšanai. Tika meklēti, piemēram, cilvēki, kuri būtu gatavi savās mājās saņemt un darbināt klēpjdatorus vai ļaut shēmā izmantot savu identitāti, lai pretendenti varētu izturēt pagātnes pārbaudes.
Visbeidzot, šķiet, ka „darba pretendentu“ personas intervijās izmantoja mūsu modeļus, lai ģenerētu ticamas atbildes uz tehniskiem un uzvedības jautājumiem. Tomēr mēs nenovērojām, ka viņi izmantotu mūsu runas pārveidošanas runā rīkus.
Pēc šķietamas pieņemšanas darbā viņi izmantoja mūsu modeļus darba uzdevumiem, piemēram, koda rakstīšanai, problēmu novēršanai un saziņai ar kolēģiem. Viņi arī izmantoja mūsu modeļus, lai izdomātu aizbildinājumus neparastai rīcībai, piemēram, videzvanu apiešanai, piekļuvei uzņēmuma sistēmām no neatļautām valstīm vai darbam neierastā laikā.
Piemērs saturam, ko šis īstenotājs ar mūsu modeļiem izveidoja un pēc tam publicēja sociālajā tīklā, acīmredzot cenšoties iesaistīt ASV pilsoņus savas shēmas neapzinātā atbalstīšanā.
Ietekme
Tā kā mums bija pārskatāma tikai neliela daļa no visām šīm darbībām, to ietekmes novērtēšanai būtu vajadzīga informācija no vairākām iesaistītajām pusēm.
OpenAI politikas stingri aizliedz izmantot mūsu rīku rezultātus krāpšanai vai krāpnieciskām shēmām. Izmeklējot maldinošas nodarbinātības shēmas, mēs identificējām un bloķējām desmitiem kontu. Mēs esam dalījušies informācijā par apturētajiem krāpnieciskajiem tīkliem ar nozares partneriem un attiecīgajām iestādēm, uzlabojot mūsu kopējās spējas atklāt un novērst šādus draudus un reaģēt uz tiem, vienlaikus stiprinot kopējo drošību.